「逆伝播って、そんなに偉いの？」
ある日の会話で、友人がぽつりと言いました。
「AIって、いっつも”間違い”からしか学べないのかな」
それはまるで、失敗しないと成長できない人間みたい。
でも、AIにだって違う学び方があっていいはず――そう思っていたその時、出会ったのが NoProp という新しい学習法。
この名前、意味が気になりますよね？
No Propagation、つまり「伝播しない」。
正確には、AIが学ぶときに当然のように使ってきた「順伝播（Forward）」も「逆伝播（Back）」も、まったく使わないという大胆な仕組みなんです。
「水に墨を落とす」ようなAIの学び方
NoProp は、AIに”間違い”を教え込むのではなく”ノイズから正解を見つけ出す力”を養う方法。
想像してみてください。
透き通った水の中に墨を落とすように、わざと正しいラベル（正解）にノイズを加えて、濁らせます。
そして、AIの各層はその濁った情報を、少しずつ”もとに戻して”いく。
この過程はまるで、迷子になった地図を、かすかな手がかりから復元していく旅のようです。
不思議なことに、この方法では各層が独立して学ぶことができ、全体の”流れ”を共有する必要がありません。
そう、もはや「川をさかのぼる」必要はないのです。
本当に”逆伝播なし”でうまくいくの？
疑問に思うのは当然ですよね。
でも、結果は驚くべきものでした。
論文の実験結果によると、NoProp は画像分類の定番データセット（MNIST、CIFAR-10、CIFAR-100）において、従来の逆伝播と同等、場合によってはそれ以上の精度を達成しています。
特に離散時間バージョンの NoProp-DT では、CIFAR-10 で 80.54% の精度を達成し、これは通常の逆伝播の 79.92% をわずかに上回っています。
また、メモリ使用量が少なく、層ごとの学習が独立しているため並列処理がしやすく計算効率も高いという利点があります。
これまで当たり前だった”誤りをさかのぼる学習”をせずとも、NoProp は「答えに近づく」方法を見つけてしまったのです。
「表現を学ばない」AIという衝撃
ディープラーニングといえば「抽象的な特徴を学ぶ」というイメージがつきものです。
画像の輪郭、形、構成――層を重ねることでAIが”意味”を獲得していく、そんな神秘的なプロセス。
でも NoProp はその階段を、最初から登らない。
代わりに、すべての層が「ちょっとノイズのある答え」を”正しい答え”に近づける訓練をします。
各層の役割は、ちょうど曇ったメガネを一枚ずつ拭いていくようなもの。
つまり”情報を増やす”のではなく”情報をきれいにする”。
論文によれば、NoProp はユーザーによって設計された表現（representation）に依存しており、従来のように表現を自ら学習するのではなく、中間層では目標ラベルのガウスノイズ付き埋め込みを使用します。
これは、AIの学習において表現学習が本当に必要なのかという根本的な問いを投げかけるものです。
新しい学びのカタチが、ここにある。
NoProp は、単なる新しいアルゴリズムではありません。
それは「AIがどうやって世界を理解するのか」という根本にある問いに、新しい答えを差し出しています。
これまでの常識では、AIは誤りをさかのぼることで学習するものとされてきました。
しかし NoProp は、そのような方法を用いなくても効果的な学習が可能であることを示しています。
また、情報は単に”拡げる”だけではなく”澄ませる”こともできるという新たな視点をもたらしました。
論文によれば、NoProp はディフュージョンモデルやフローマッチングの手法に着想を得ており、各層が独立して「ノイズのあるターゲット」を逆ノイズ化（デノイズ）することを学びます。
この仕組みにより、クレジット割り当て（各パラメータがどの程度変化すべきかの決定）の方法が変わり、より効率的な分散学習が可能になります。
読後に残るひとこと
「AIに、間違いを教えるのをやめてみたら、想像以上に伸びたんです」
学び方を変えることは、時にすべてを変えます。
NoProp のような革新が、「学習」の定義そのものを変えていく。
そんな未来の入り口に、あなたも今、立っているのかもしれません。
私たちがこれまで当然と思ってきたAIの学習方法は、ほんの一つの可能性に過ぎなかったのかもしれません。
NoProp の発見は、AIの発展においてまったく新しい道を切り開く可能性を秘めています。
この革命的なアプローチが今後どのように発展し、私たちの技術や社会に影響を与えていくのか、その行方から目が離せません。
参考：NoProp: Training Neural Networks without Back-propagation or Forward-propagation
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